최근 몇년간 딥러닝(Deep Learning)이 다양한 분야에 활발히 활용되고, 그 성능이 나날이 발전하면서 생산성 향상에 크게 기여하고 있는데요. 이에 따라 딥러닝 학습 과정에서 모델의 성능을 저하시키는 '오버피팅(Overfitting)' 문제를 해결하고, 성능을 높이는 것이 중요해지고 있습니다. 오버피팅은 딥러닝 모델이 학습 과정에서 훈련 데이터를 지나치게 학습하여 성능이 저하되는 현상으로, '과학습', '과적합', '과최적화' 라고도 불리우는데요. 이번 'ICLR 2020'에서 이스트소프트의 A.I. PLUS Lab이 이 문제를 해결할 수 있는 새로운 정규화 방법론을 제시하여 눈길을 끌었습니다. ICLR 2020 발표 논문 : Regularizing activations in neural netwo..

POST 2020. 6. 17. 18:03